## PREDIKSI HARGA CRYPTOCURRENCY DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOURS
Haerul Fatah 1 ; Agus Subekti 2 1 Program Studi Ilmu Komputer
Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri Jakarta www.nusamandiri.ac.id haerulfatah99@gmail.com
Pusat Penelitian Elektronika dan Telekomunikasi LIPI Lipi.go.id agus.subekti@lipi.go.id / agus@nusamandiri.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract— Electronic  money  is  getting  more popular as online transaction means among people especially  for  entrepreneurs,  businessmen  and investors  due  to  its  practicality.  Cryptocurrency emerges  as  the  solution  to  resolve  the  contrains  of electronic  money  that  depends  heavily  on  third parties.  One  of  widely  used  Cryptocurrency is   Bitcoin.  The  price  of  bitcoin  fluctuates  in  very short  duration.  It  is  similar  with  the  fluctuation  of stock  price  in  stock  market.  Prediction  for  future price  becomes  important  anad  interesting.  In  this paper,  we  propose  a  prediction  model  for cryptocurrency  price.  Out  proposed  model  predict the  cryptocurreny  price  using  KNN  (K-Nearest Neighbors) method. With the parameter of k=3 and using  linear  NN  search  algorithm,  out  proposed method  gives  a  mean  absolute  error  (MAE)  of 0.0018  and  root  mean  squared  error  (RMSE)  of 0.0089.
Keywords :  Cryptocurrency,  Bitcoin,  KNN (K- Nearest Neighbours)
Intisari — Uang  elektronik  menjadi  pilihan  yang mulai  ramai  digunakan  oleh  banyak  orang, terutama  para  pengusaha,  pebisnis  dan  investor, karena  menganggap  bahwa  uang  elektronik  akan menggantikan uang fisik dimasa depan. Cryptocurrency muncul  sebagai  jawaban  atas kendala  uang  eletronik  yang  sangat  bergantung kepada pihak ketiga. Salah satu jenis Cryptocurrency yaitu Bitcoin. Analogi  keuangan Bitcoin sama  dengan  analogi  pasar  saham,  yakni fluktuasi  harga  tidak  tentu  setiap  detik.  Tujuan dari  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  melakukan
prediksi harga
Cryptocurrency dengan menggunakan metode KNN (K-Nearest
Neighbours). Hasil  dari  penelitian  ini  diketahui bahwa  model KNN yang  paling  baik  dalam memprediksi  harga Cryptocurrency adalah KNN dengan  parameter  nilai  K=3  dan Nearest Neighbour  Search  Algorithm  :  Linear  NN  Search . Dengan  nilai Mean  Absolute  Error  (MAE) sebesar 0.0018  dan Root  Mean  Squared  Error  (RMSE) sebesar 0.0089.
Kata  Kunci :  Cryptocurrency,  Bitcoin,  KNN (K- Nearest Neighbours)

## PENDAHULUAN
Bank indonesia membagi 5 jenis instrument pembayaran non tunai yaitu kartu, cek, bilyet giro, nota  debet  dan  uang  elektronik.  Tentunya  dari kelima  jenis  instrumen  pembayaran  tersebut, uang  elektronik  menjadi  pilihan  yang  paling dibutuhkan saat ini (Mulyanto, 2015)
Cryptocurrency muncul  sebagai  jawaban atas  kendala  sistem  pembayaran  saat  ini  yang sangat bergantung kepada pihak ketiga. Salah satu jenis Cryptocurrency adalah Bitcoin (Dourado  & Brito, 2014) Permasalahan yang menjadi dasar penelitian yang dilakukan yaitu Analogi keuangan Bitcoin sama  dengan  analogi  pasar  saham.  Fakor internal dan eksternal membuat  fluktuasi  harga saham  tidak  tentu  setiap  detik.  Hal  ini  membuat para investor kesulitan dalam memprediksi harga saham, apakah harga saham akan naik atau turun keesokan harinya, (Fakhruddin & Darmadji, 2011)
Memprediksi  harga  saham  adalah  hal  yang sulit  dilakukan  karena  harga  saham  mengalami fluktuasi  setiap  waktu  dengan  cepat.  sehingga investor perlu memprediksi harga saham seakurat mungkin.
Analisa
yang baik dalam pengembangannya  merupakan  kunci  sukses trading (Setyowati, 2013)
Sehingga  tepat  kiranya  melakukan  sebuah penelitian mengenai
prediksi harga
Cryptocurrency.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mencari metode Machine  Learning yang  paling  akurat untuk memprediksi harga Cryptocurrency.

## BAHAN DAN METODE
Penelitian yang dilakukan yaitu memberikan  prediksi  harga Cryptocurrency ,
dengan memprediksi nilai
Close
dari Cryptocurrency pada  waktu  tertentu,  dengan menggunakan
dataset history
harga Cryptocurrency pada tahun-tahun sebelumnya. Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  3 buah  dataset,  yang  merupakan  3  jenis Cryptocurrency paling  banyak  diminati . yaitu Dataset Bitcoin, Ethereum dan Ripple. Sumber data diambil dari coinmarketcap.com . Dataset  terdiri  dari  atribut Date,  Open,  High, Low dan Close. Date merupakan tanggal transaksi dari Cryptocurrency , Open merupakan  harga pembuka/harga  awal Cryptocurrency pada  waktu tertentu, High merupakan  harga  tertinggi  dari harga  pembuka, Low merupakan  harga  terendah dari harga pembukaan dan Close merupakan harga penutup/harga  akhir Cryptocurrency dari  waktu tertentu.
Masing-masing dataset terdiri dari 3 history harga Cryptocurrency , yaitu:
1. Dataset Bitcoin dan Ripple:
● History harga selama 1 tahun (Thn 2018)
● History harga selama 3 tahun (Thn 2016 – Thn 2018)
● History harga selama 6 tahun (Thn 2013 – Thn 2018)
2. Dataset Ethereum:
● History harga selama 1 tahun (Thn 2018)
● History harga selama 3 tahun (Thn 2016 – Thn 2018)
● History harga selama 4 tahun (Thn 2015 – Thn 2018) Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan yaitu dengan study literature terhadap penelitian- penelitian  terdahulu  yang  membahas  mengenai Cryptocurrency, serta melakukan browsing pencarian dataset dari Cryptocurrency. Dilakukan
eksperimen menggunakan metode KNN  (K-Nearest  Neighbours) dengan parameter  nilai  K  dan Nearest  Neighbour  Search
Algorithm untuk  mencari  hasil  akurasi  terbaik, dilihat  dari  nilai Mean  Absolute  Error dan Root Mean Squared Error terkecil.
Algoritma KNN (K-Nearest Neighbors) Langkah-langkah algoritma K-Nearest Neighbors (Claudy, Perdana, & Fauzi, 2018),(Sinha & Sinha, 2015),  (Banjarsari, Budiman,  & Farmadi, 2015),  (Alkhatib,  Najadat,  Hmeidi,  &  Shatnawi, 2013),  dan  (Gorunescu,  2011)  adalah  sebagai berikut:
● Tentukan  parameter  K  (Jumlah  banyaknya tetangga terdekat)
● Hitung  jarak  antara  sample  data  uji  dan seluruh sample data pelatihan;
● Urtutkan Jaraknya
● Ambil tetangga terdekat
● Kumpulkan/Tentukan kategori tetangga terdekat
● Gunakan mayoritas
kategori sederhana/Tentukan  kategori  yang  paling sering  muncul  (mayoritas)  sebagai  nilai prediksi dari data baru.
Sumber: (Sinha & Sinha, 2015) Gambar 1. Alur Algoritma KNN
Ada  banyak  cara  untuk  mengukur  jarak kedekatan  antara  data  baru  dengan  data  lama (data training ), diantaranya e uclidean distance dan manhattan  distance ( city  block  distance ),  yang paling sering digunakan adalah euclidean distance (Leidiyana, 2013), yaitu:
√(𝑎1 − 𝑏1) 2 + (𝑎2 − 𝑏2) 2 + ⋯ + (𝑎𝑛 − 𝑏𝑛) 2 … … (1)
Dimana  a  =  a1,a2,  …,  an,  dan  b  =  b1,  b2,  …,  bn. Mewakili n nilai atribut dari dua record .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan Penelitian Tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 2. Alur Tahapan Penelitian
Tabel  Hasil  Akurasi  Prediksi Cryptocurrency dari beberapa metode
Tabel 1. Hasil akurasi pada dataset Bitcoin Regress ion Linier K- Nearest Neighbo urs Decisi on Tree Rand om Forest Neura l Netwo rk MA E 0.1438 0.022 0.151 4 0.124 1 0.029 5 RM SE 0.1907 0.0353 0.201 7 0.169 2 0.041 Sumber: (Fatah & Subekti, 2018)
Dari  tabel  1  dapat  diketahui  bahwa  hasil akurasi  terbaik  pada  dataset Bitcoin dihasilkan oleh metode KNN , karena memiliki nilai MAE dan RMSE yang paling kecil dibandingkan dengan hasil akurasi dari metode lainnya.
Tabel 2. Hasil akurasi pada dataset Ethereum Regres sion Linier K- Nearest Neighbo urs Decisio n Tree Rando m Forest Neural Netwo rk M A E 0.1814 0.0224 0.1889 0.1469 0.0467 R M S E 0.2205 0.0348 0.2303 0.1869 0.089
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018)
Dari  tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  hasil akurasi terbaik pada dataset Ethereum dihasilkan oleh metode KNN , karena memiliki nilai MAE dan RMSE yang paling kecil dibandingkan dengan hasil akurasi dari metode lainnya.
Tabel 3. Hasil akurasi pada dataset Ripple Regres sion Linier K- Nearest Neighbo urs Decisio n Tree Rando m Forest Neural Netwo rk M A E 0.1103 0.0156 0.1205 0.1023 0.0246 R M S E 0.1707 0.0343 0.1856 0.1541 0.0356
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018)
Dari  tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  hasil akurasi  terbaik  pada  dataset Ripple dihasilkan oleh metode KNN , karena memiliki nilai MAE dan RMSE yang paling kecil dibandingkan dengan hasil akurasi dari metode lainnya.
Tabel Hasil Akurasi Eksperimen KNN
Tabel 4. Hasil akurasi metode KNN pada Dataset Bitcoin 1 Tahun Parameter Uji Hasil Nilai K Nearest Neighbour Search Alghoritm MAE RMSE 1 LinearNNSearch 0.022 0.0353 KDTree 0.022 0.0353 FilteredNeighbour Search 0.022 0.0353 CoverTree 0.022 0.0353
BallTree 0.022 0.0353 3 LinearNNSearch 0.0205 0.031 KDTree 0.0204 0.0308 FilteredNeighbour Search 0.0205 0.031 CoverTree 0.0205 0.031 BallTree 0.0205 0.031 5 LinearNNSearch 0.0214 0.0306 KDTree 0.0214 0.0306 FilteredNeighbour Search 0.0214 0.0306 CoverTree 0.0214 0.0306 BallTree 0.0214 0.0306 7 LinearNNSearch 0.0224 0.0343 KDTree 0.0224 0.0343 FilteredNeighbour Search 0.0224 0.0343 CoverTree 0.0224 0.0343 BallTree 0.0224 0.0343 9 LinearNNSearch 0.0229 0.0356 KDTree 0.023 0.0357 FilteredNeighbour Search 0.0229 0.0356 CoverTree 0.0229 0.0356 BallTree 0.0229 0.0356 11 LinearNNSearch 0.0231 0.0367 KDTree 0.0232 0.0368 FilteredNeighbour Search 0.0231 0.0367 CoverTree 0.0231 0.0367 BallTree 0.0231 0.0367 13 LinearNNSearch 0.0241 0.0391 KDTree 0.0244 0.0393 FilteredNeighbour Search 0.0241 0.0391 CoverTree 0.0241 0.0391 BallTree 0.0241 0.0391 15 LinearNNSearch 0.0252 0.0425 KDTree 0.0257 0.0428 FilteredNeighbour Search 0.0252 0.0425 CoverTree 0.0252 0.0425 BallTree 0.0252 0.0425
17 LinearNNSearch 0.0268 0.0468 KDTree 0.0273 0.047 FilteredNeighbour Search 0.0268 0.0468 CoverTree 0.0268 0.0468 BallTree 0.0268 0.0468 19 LinearNNSearch 0.0289 0.0513 KDTree 0.0294 0.0515 FilteredNeighbour Search 0.0289 0.0513 CoverTree 0.0289 0.0513 BallTree 0.0289 0.0513 21 LinearNNSearch 0.0305 0.0548 KDTree 0.0311 0.055 FilteredNeighbour Search 0.0305 0.0548 CoverTree 0.0305 0.0548 BallTree 0.0305 0.0548 Sumber: (Fatah & Subekti, 2018)
Dari  tabel  4  dapat  diketahui  bahwa  hasil akurasi  terbaik  pada  dataset Bitcoin 1  Tahun dihasilkan oleh metode KNN dengan parameter uji nilai K = 3 dan KDTree, karena memiliki nilai MAE dan RMSE yang paling kecil.
Hasil  akurasi  terbaik  yang  dihasilkan  dari setiap dataset dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil akurasi metode KNN pada Dataset Bitcoin History Data Parameter Uji Hasil Nilai K Nearest Neighbour Search Alghoritm MAE RMSE 1 Tahun 3 KDTRee 0.0204 0.0308 3 Tahun 3 LinearNNSea rch & KDTRee 0.0047 0.0113 6 Tahun 3 LinearNNSea rch 0.0023 0.0075 Sumber: (Fatah & Subekti, 2018)
Berdasarkan  tabel  5  dapat  disimpulkan bahwa model machine learning KNN terbaik adalah KNN  dengan  parameter  nilai  K  =  3,  dan  Nearest Neighbour Search Alghoritm = LinearNNSearch.
Tabel 6. Hasil akurasi metode KNN pada Dataset Ethereum History Data Parameter Uji Hasil Nilai K Nearest Neighbour Search Alghoritm MAE RMSE 1 Tahun 3 LinearNNSea rch 0.0212 0.03 3 Tahun 7 LinearNNSea rch & KDTRee 0.0022 0.0323 4 Tahun 9 LinearNNSea rch & KDTRee 0.0151 0.0823 Sumber: (Fatah & Subekti, 2018)
Berdasarkan  tabel  6  dapat  disimpulkan bahwa model machine learning KNN terbaik adalah KNN  dengan  parameter  nilai  K  =  7,  dan  Nearest Neighbour Search Alghoritm  = LinearNNSearch  & KDTRee.
Tabel 7. Hasil akurasi metode KNN
pada Dataset Ripple History Data Parameter Uji Hasil Nilai K Nearest Neighbour Search Alghoritm MAE RMSE 1 Tahun 5 LinearNNSea rch 0.015 0.0307 3 Tahun 5 LinearNNSea rch 0.0037 0.014 6 Tahun 3 LinearNNSea rch 0.0018 0.0089 Sumber: (Fatah & Subekti, 2018)
Berdasarkan  tabel  7  dapat  disimpulkan bahwa model machine learning KNN terbaik adalah KNN  dengan  parameter  nilai  K  =  3,  dan  Nearest Neighbour Search Alghoritm = LinearNNSearch.
Tabel Hasil Prediksi dan Tingkat Error
Tabel 8. Hasil prediksi dan tingkat error
pada Dataset Bitcoin 1 Tahun Data Nilai Close Hasil Prediksi Error 1 0.323 0.317 -0.006 2 0.126 0.125 -0.001 3 0.137 0.14 0.003 4 0.198 0.194 -0.004 5 0.353 0.384 0.031 6 0.249 0.252 0.002 7 0.295 0.262 -0.034 8 0.298 0.292 -0.006
9 0.142 0.182 0.04 10 0.26 0.244 -0.016 11 0.125 0.14 0.015 12 0.26 0.252 -0.009 13 0.224 0.24 0.016 14 0.172 0.202 0.03 15 0.34 0.339 -0.001 16 0.209 0.221 0.012 17 0.184 0.195 0.011 18 0.479 0.475 -0.004 19 0.326 0.299 -0.028 20 0.491 0.477 -0.014 21 0.483 0.475 -0.008 22 0.695 0.692 -0.003 2 0.048 0.054 0.006 24 0.244 0.205 -0.039 25 0.645 0.725 0.08 26 0.455 0.407 -0.048 27 0.677 0.709 0.033 28 0.171 0.183 0.012 29 0.206 0.204 -0.002 30 0.481 0.461 -0.02 Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Tabel  8  diatas  menunjukan  nilai Close dan nilai  hasil  prediksi  beserta  dengan  tingkat error (selisih  antara  hasil  prediksi  dengan  nilai sesungguhnya) .
Karena  tabel  hasil  prediksi  dan  tingkat error terlalu banyak, maka data yang ditampilkan pada tabel 8 hanya sampel saja sebanyak 30 data. Dan  untuk  dataset  lainnya  hanya  ditampilkan dalam bentuk grafiknya saja.

## Grafik Hasil Prediksi
Dari hasil grafik pada gambar 3 diatas dapat dilihat  bahwa error /selisih  nilai Close dan  nilai hasil  prediksi  mendekati  nilai  sesungguhnya, namun ada juga yang hanya mendekati nilai asli.
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 4. Grafik Hasil Prediksi Pada Dataset Bitcoin 3 Tahun
Dari hasil grafik pada gambar 4 diatas dapat dilihat  bahwa error /selisih  nilai Close dan  nilai hasil  prediksi  sangat  bervariasi,  ada  yang memberikan hasil prediksi sesuai dengan nilai asli, dan ada juga yang mendekati nilai asli.
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 5. Grafik Hasil Prediksi Pada Dataset Bitcoin 6 Tahun
Dari hasil grafik pada gambar 5 diatas dapat dilihat  bahwa error /selisih  nilai Close dan  nilai hasil  prediksi  sangat  bervariasi,  ada  yang memberikan hasil prediksi sesuai dengan nilai asli, dan ada juga yang mendekati nilai asli.
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 6. Grafik Hasil Prediksi Pada Dataset
Ethereum 1 Tahun
Dari hasil grafik pada gambar 6 diatas dapat dilihat  bahwa error /selisih  nilai Close dan  nilai hasil  prediksi  sangat  bervariasi,  ada  yang memberikan hasil prediksi sesuai dengan nilai asli, dan ada juga yang mendekati nilai asli.
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 7. Grafik Hasil Prediksi Pada Dataset
Ethereum 3 Tahun
Dari hasil grafik pada gambar 7 diatas dapat dilihat  bahwa error /selisih  nilai Close dan  nilai hasil  prediksi  sangat  bervariasi,  ada  yang memberikan hasil prediksi sesuai dengan nilai asli, ada  yang  mendekati  nilai  asli,  dan  ada  juga  yang melenceng sangat jauh dari nilai asli.
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 8. Grafik Hasil Prediksi Pada Dataset
Dari hasil grafik pada gambar 8 diatas dapat dilihat  bahwa error /selisih  nilai Close dan  nilai hasil  prediksi  sangat  bervariasi,  ada  yang memberikan hasil prediksi sesuai dengan nilai asli, ada  yang  mendekati  nilai  asli,  dan  ada  juga  yang melenceng sangat jauh dari nilai asli.
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 9. Grafik Hasil Prediksi Pada Dataset Ripple 1 Tahun
Dari hasil grafik pada gambar 9 diatas dapat dilihat  bahwa error /selisih  nilai Close dan  nilai hasil  prediksi  sangat  bervariasi,  ada  yang memberikan hasil prediksi sesuai dengan nilai asli, dan ada juga yang mendekati nilai asli.
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 10. Grafik Hasil Prediksi Pada Dataset Ripple 3 Tahun
Dari  hasil  grafik  pada  gambar  10  diatas dapat  dilihat  bahwa error /selisih  nilai Close dan nilai  hasil  prediksi  sangat  bervariasi,  ada  yang memberikan hasil prediksi sesuai dengan nilai asli, ada  yang  mendekati  nilai  asli,  dan  ada  juga  yang melenceng sangat jauh dari nilai asli.
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 11. Grafik Hasil Prediksi Pada Dataset Ripple 6 Tahun
Dari  hasil  grafik  pada  gambar  11  diatas dapat  dilihat  bahwa error /selisih  nilai Close dan nilai  hasil  prediksi  sangat  bervariasi,  ada  yang memberikan hasil prediksi sesuai dengan nilai asli, dan ada juga yang mendekati nilai asli.

## Grafik Tingkat Error
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 12. Grafik Tingkat Error Pada Dataset Bitcoin Pada  gambar 12 diatas  diperoleh  tingkat error tertinggi  sebesar  0,08,  tingkat error terendah  sebesar  -0,182  dan  rata-rata error sebesar  -0,00135.
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 13. Grafik Tingkat Error Pada Dataset Ethereum
Pada gambar 13 diatas  diperoleh  tingkat error tertinggi  sebesar  0,991,  tingkat error terendah sebesar -1 dan rata-rata error sebesar -0,00041.
Sumber: (Fatah & Subekti, 2018) Gambar 14. Grafik Tingkat Error Pada Dataset Ripple
Pada  gambar  14  diatas  diperoleh tingkat error tertinggi  sebesar  0,213,  tingkat error terendah  sebesar  -0,268  dan  rata-rata error sebesar -0,00135.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  yang  dilakukan yaitu:  Dari  hasil  eksperimen  metode KNN  (K- Nearest  Neighbors) pada  3  buah  dataset  dengan menggunakan  parameter  nilai  K  dan Nearest Neighbour  Search  Algorithm ,  dapat  disimpulkan model KNN yang  memiliki  akurasi  paling  baik adalah KNN dengan  nilai  K=3  dan Nearest Neighbour Search Algorithm: Linear NN Search . Semakin  besar nilai K  maka semakin  besar pula nilai Mean Absolute Error dan nilai Root Mean Squared  Error nya.  Serta  semakin  banyak dataset/data history harga Cryptocurrency yang digunakan,  maka  semakin  kecil  nilai Mean Absolute Error dan nilai Root Mean Squared Error nya. Penelitian  yang  dilakukan  melakukan prediksi terhadap nilai Close harga Cryptocurrency pada  waktu  tertentu,  berbeda  dengan  penelitian- penelitian terkait yang memprediksi kondisi/arah dari Cryptocurrency apakah naik atau turun.

## REFERENSI
Alkhatib, K., Najadat, H., Hmeidi, I., & Shatnawi, M. K. A. (2013). Stock Price Prediction Using k-
Nearest Neighbor (kNN) Algorithm. Nternational  Journal  of  Business,  Humanities and Technology 3 , 3 (3), 32–44.
Banjarsari,  M.  A.,  Budiman,  I.,  &  Farmadi,  A. (2015).  PENERAPAN  K-OPTIMAL  PADA ALGORITMA KNN UNTUK PREDIKSI KELULUSAN  TEPAT  WAKTU  MAHASISWA PROGRAM  STUDI  ILMU  KOMPUTER  FMIPA UNLAM BERDASARKAN IP SAMPAI DENGAN SEMESTER  4. KLIK  -  KUMPULAN  JURNAL ILMU KOMPUTER , 2 (2), 159–173.
https://doi.org/10.20527/KLIK.V2I2.26 Claudy, Y. I., Perdana, R. S., & Fauzi, M. A. (2018). Klasifikasi Dokumen Twitter Untuk Mengetahui  Karakter  Calon  Karyawan Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor (KNN). Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 2 (8),  2761– 2765. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/ 322959490
Dourado, E., & Brito, J. (2014). Cryptocurrency. The New  Palgrave  Dictionary  of  Economics (Online).
Fakhruddin,  H.  M.,  &  Darmadji,  T.  (2011). Pasar Modal Di Indonesia, Pendekatan Tanya Jawab
(3rd ed.). Jakarta: Salemba 4.
Fatah,  H.,  &  Subekti,  A.  (2018). Laporan  Akhir Penelitian  -  Prediksi  Harga  Cryptocurrency Dengan  Metode  K-Nearest  Neighbours .
Jakarta.
Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining:  Concepts, Models  and  Techniques .  Berlin,  Heidelberg: Springer  Science  &  Business  Media. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19721- 5
Leidiyana,  H.  (2013).  Penerapan  algoritma  k- nearest  neighbor  untuk  penentuan  resiko kredit  kepemilikan  kendaraan  bemotor. Jurnal  Penelitian  Ilmu  Komputer,  System Embedded & Logic , 1 (1), 65–76.
Mulyanto, F. (2015). Pemanfaatan Cryptocurrency Sebagai  Penerapan  Mata  Uang  Rupiah Kedalam  Bentuk  Digital  Menggunakan Teknologi  Bitcoin. IJNS  -  Indonesian  Journal on  Networking  and  Security , 4 (4),  19–26. https://doi.org/10.1123/IJNS.V4I4.1364
Setyowati,  R.  A.  D.  (2013). Penerapan  Fuzzy Iterative  Dichotomiser  3  (Fuzzy  ID3)  Pada Data  Fluktuasi  Harga  Saham .  Universitas Brawijaya Malang.
Sinha, P., & Sinha, P. (2015). Comparative Study of Chronic  Kidney  Disease  Prediction  using KNN  and  SVM. International  Journal  of Engineering  Research  &  Technology  (IJERT) ,
4 (12), 608–612. Retrieved from www.ijert.org